03 2017 档案
摘要：最近开始做行人检测，因此开始接触faster-rcnn，这里贴上配置教程（亲测可行），不过是基于cpu的，蓝瘦。。。 参考博客：http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra（opencv配置） http://blog.csdn.net/sinat_17196995/
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摘要：参考赵永科的博客，这里我们实现一个新 Layer，名称为 AllPassLayer，顾名思义就是全通 Layer，“全通”借鉴于信号处理中的全通滤波器，将信号无失真地从输入转到输出。 虽然这个 Layer 并没有什么卵用，但是在这个基础上增加你的处理是非常简单的事情。另外也是出于实验考虑，全通层的
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摘要：matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需
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摘要：环境:Ubuntu16.04 1.安装ipython notebook 安装这个软件，必须安装anaconda: 注意几点:1.添加环境变量在安装的时候会自动询问你是否添加； 2.bash命令中应该和下载的ananconda名称一致，这里应改为anaconda2-4.3.0....; 3.anaco
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摘要：1.sudo apt-get install vim-gtk 2.对vim进行配置： 用sudo vim /etc/vim/vimrc 打开vimrc文件，然后进行修改： 然后保存：
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摘要：之前对imagenet的预训模型进行finetune，找出了很多样本选择时的注意事项，当时在测试如下这张照片时，效果不好，我认为是物体过小造成的，因此尝试使用图像金字塔的方法： 当时结果如下： 一开始我准备使用 net_full_conv.blobs['data'].reshape(1,3,scal
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摘要：在Windows上用了一个学期的caffe了。深感各种不便，于是乎这几天在ubuntu上配置了caffe和它的python接口，现在记录配置过程，亲测可用： 环境：ubuntu16.04 , caffe , ipython notebook 参考博客（Ipython notebook安装）：http
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摘要：1.前向传播： 一般的我们有top[0]来存放数据，top[1]来存放标签（对于bottom也一样） 2.反向传播： 解释： 补充：最后部分，Zi!=Zj和Zi=Zj部分写反了，大家注意一下~
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摘要：一、首先说一下范数的概念： 向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度，或者向量到零点的距离，或者相应的两个点之间的距离。 向量的范数定义：向量的范数是一个函数||x||,满足非负性||x|| >= 0，齐次性||cx|| = |c| ||x|| ，三角不等式||x+y|| <= ||x|| + ||
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